地球信息科学学报 ›› 2019, Vol. 21 ›› Issue (6): 907-917.doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180525
收稿日期:
2018-10-18
修回日期:
2019-03-01
出版日期:
2019-06-15
发布日期:
2019-06-15
作者简介:
作者简介:李玉(1963-),男,吉林长春人,博士,教授,主要从事遥感数据处理理论与应用基础研究。E-mail:
基金资助:
Yu LI(), Yun YANG*(
), Quanhua ZHAO
Received:
2018-10-18
Revised:
2019-03-01
Online:
2019-06-15
Published:
2019-06-15
Contact:
Yun YANG
Supported by:
摘要:
利用遥感成像技术获取地面水体信息对水资源调查、自然灾害评估、流域规划和生态环境监测等具有重要意义,其中SAR成像作为大范围地面监测的可靠数据源,拥有全天时、全天候、广覆盖等光学遥感系统所不具有的优点,在水体提取中得到了广泛的应用。但由于受SAR图像相干斑噪声的影响,现有水体提取方法难以迅速、精确提取SAR图像中复杂精细的自然水体结构。为此,提出一种结合改进的降斑各向异性扩散和最大类间方差的SAR图像水体提取方法。首先,利用降斑各向异性扩散滤波SAR图像,在迭代滤波过程中通过计算图像间平均结构相似度自适应控制迭代过程,使其同时保持精细边缘和纹理结构;然后,以类间方差最大为准则,自适应确定阈值,实现滤波结果图像二值化分割。在二值化分割结果中,搜索具有相同像元值且位置相邻的前景像元点组成的连通区域,使每个单独的连通区域形成一个被标识的块,通过获取这些块的几何参数来消除图像的误分割,精确划定真实的水体区域,以实现SAR图像水体提取。为了验证提出方法的准确性,将本文方法提取的水体边界与人工绘制的水体边界叠加,结果表明二者可较好吻合。同时,从视觉、提取精度和运行时间对本文方法与目前常用3种SAR图像水体提取算法的结果进行比较分析,其中本文方法的运行时间满足实时应用的要求,提取结果的边界在2个像元评级区重叠度均达到80%,明显优于其他方法且本文方法提取结果在边界及细节信息等视觉方面也更加显著。对结果的定性及定量评价表明本文方法的优越性。
李玉, 杨蕴, 赵泉华. 结合改进的降斑各向异性扩散和最大类间方差的SAR图像水体提取[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(6): 907-917.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180525
Yu LI, Yun YANG, Quanhua ZHAO. Waterbody Extraction from SAR Imagery based on Improved Speckle Reducing Anisotropic Diffusion and Maximum Between-Cluster Variance[J]. Journal of Geo-information Science, 2019, 21(6): 907-917.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180525
表2
对比算法在不同半径评级区的情况下5幅SAR图像的提取精度对比
图像 | 方法 | 重叠 | 1个像元 | 2个像元 | 3个像元 | 4个像元 | 5个像元 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Otsu | 3.88 | 12.57 | 18.82 | 23.60 | 28.04 | 31.71 | |
水平集 | 11.42 | 37.24 | 53.89 | 62.94 | 68.86 | 72.36 | |
文献[ | 12.58 | 42.52 | 59.64 | 64.87 | 67.45 | 69.31 | |
Otsu | 4.16 | 13.25 | 19.72 | 23.87 | 27.11 | 30.06 | |
水平集 | 9.84 | 30.29 | 43.03 | 49.27 | 53.51 | 56.75 | |
文献[ | 15.44 | 46.78 | 62.08 | 66.28 | 67.63 | 69.36 | |
Otsu | 2.79 | 8.72 | 12.79 | 16.52 | 17.86 | 19.37 | |
水平集 | 4.85 | 10.92 | 17.00 | 21.56 | 22.71 | 23.31 | |
文献[ | 9.27 | 26.79 | 34.08 | 37.23 | 38.48 | 39.13 | |
Otsu | 1.19 | 5.65 | 9.43 | 11.12 | 12.50 | 13.37 | |
水平集 | 4.96 | 11.47 | 18.30 | 22.57 | 24.96 | 26.06 | |
文献[ | 10.96 | 23.47 | 31.30 | 36.57 | 39.96 | 41.06 | |
Otsu | 5.75 | 18.30 | 27.91 | 34.50 | 39.36 | 43.48 | |
水平集 | 7.71 | 24.89 | 37.83 | 46.21 | 51.96 | 56.40 | |
文献[ | 15.41 | 49.18 | 69.24 | 76.46 | 78.39 | 79.30 |
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